입자 필터란 무엇입니까
입자 필터 또는 순차 몬테카를로 방법은 비선형 상태공간에 대한 필터링 문제에 대한 대략적인 솔루션을 찾는 데 사용되는 몬테카를로 알고리즘 세트입니다. 신호 처리 및 베이지안 통계 추론과 같은 시스템. 필터링 문제는 부분 관찰이 이루어지고 센서와 동적 시스템에 무작위 섭동이 존재할 때 동적 시스템의 내부 상태를 추정하는 것으로 구성됩니다. 목표는 잡음이 있는 부분 관찰을 바탕으로 마르코프 과정 상태의 사후 분포를 계산하는 것입니다. "입자 필터"라는 용어는 1960년대 초부터 유체 역학에서 사용된 평균 장 상호 작용 입자 방법에 대해 1996년 피에르 델 모랄에 의해 처음 만들어졌습니다. "순차 몬테카를로"라는 용어는 1998년 Jun S. Liu와 론과 첸에 의해 만들어졌습니다.
혜택을 받는 방법
(I) 통찰력, 및 다음 주제에 대한 검증:
1장: 입자 필터
2장: 중요도 샘플링
3장: 포인트 프로세스
4장: 포커 플랑크 방정식
5장: 비엔나 의 정리
6장: 클라인 크라머스 방정식
7장: 평균장 입자 방법
8장: 디리클레커널
9장: 일반화된 파레토 분포
10장: 슈퍼 프로세스
(II) 입자 필터.
(III) 다양한 분야에서 입자 필터를 사용하는 실제 사례.
이 책의 대상
전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 입자 필터에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.
입자 필터란 무엇입니까
입자 필터 또는 순차 몬테카를로 방법은 비선형 상태공간에 대한 필터링 문제에 대한 대략적인 솔루션을 찾는 데 사용되는 몬테카를로 알고리즘 세트입니다. 신호 처리 및 베이지안 통계 추론과 같은 시스템. 필터링 문제는 부분 관찰이 이루어지고 센서와 동적 시스템에 무작위 섭동이 존재할 때 동적 시스템의 내부 상태를 추정하는 것으로 구성됩니다. 목표는 잡음이 있는 부분 관찰을 바탕으로 마르코프 과정 상태의 사후 분포를 계산하는 것입니다. "입자 필터"라는 용어는 1960년대 초부터 유체 역학에서 사용된 평균 장 상호 작용 입자 방법에 대해 1996년 피에르 델 모랄에 의해 처음 만들어졌습니다. "순차 몬테카를로"라는 용어는 1998년 Jun S. Liu와 론과 첸에 의해 만들어졌습니다.
혜택을 받는 방법
(I) 통찰력, 및 다음 주제에 대한 검증:
1장: 입자 필터
2장: 중요도 샘플링
3장: 포인트 프로세스
4장: 포커 플랑크 방정식
5장: 비엔나 의 정리
6장: 클라인 크라머스 방정식
7장: 평균장 입자 방법
8장: 디리클레커널
9장: 일반화된 파레토 분포
10장: 슈퍼 프로세스
(II) 입자 필터.
(III) 다양한 분야에서 입자 필터를 사용하는 실제 사례.
이 책의 대상
전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 입자 필터에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.
Particle Filter: Exploring Particle Filters in Computer Vision
105
Particle Filter: Exploring Particle Filters in Computer Vision
105
Product Details
| BN ID: | 2940168102278 |
|---|---|
| Publisher: | 10 ? ??? ???? [Korean] |
| Publication date: | 05/13/2024 |
| Series: | Computer Vision [Korean] , #62 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 105 |
| File size: | 3 MB |
| Language: | Korean |